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주파수 분석: FFT와 PSD
Day 2: 시계열 센서 데이터 처리
주파수 분석: FFT와 PSD
예지보전 — 설비 고장 예측 시스템 > Day 2: 시계열 센서 데이터 처리
학습 목표
FFT의 원리와 진동 분석에서의 활용을 이해한다 scipy.signal로 PSD를 계산할 수 있다 주파수 도메인에서 고장 특성 주파수를 식별할 수 있다
주파수 분석 (FFT / PSD)
시간 도메인에서 보이지 않는 고장 패턴을 주파수 도메인에서 찾는다.
왜 주파수 분석이 필요한가
에디터 로딩 중...
베어링 결함 주파수
| 결함 위치 | 약어 | 주파수 |
|---|---|---|
| 외륜 | BPFO | RPM/60 x N/2 x (1 - d/D x cos(a)) |
| 내륜 | BPFI | RPM/60 x N/2 x (1 + d/D x cos(a)) |
| 볼 | BSF | RPM/60 x D/2d x (1 - (d/D)^2 x cos^2(a)) |
| 보유기 | FTF | RPM/60 x 1/2 x (1 - d/D x cos(a)) |
N=볼 수, d=볼 직경, D=피치 직경, a=접촉각
아래 코드를 fft_analysis.py로 저장하고 실행하세요.
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • FFT는 시간→주파수 변환. 어떤 주파수 성분이 있는지 보여준다
- • PSD(Welch)는 FFT를 평활화하여 노이즈 영향을 줄인다
- • 베어링 결함은 BPFO/BPFI 주파수와 그 고조파에서 나타난다
- • 대역별 에너지 비율이 고장 유형 분류에 매우 유용하다